Con Pardus ejecuté un conjunto de datos de enfermedades hepáticas en India en Kaggle, sin prompts, iniciando directamente en modo multi-agente, con decenas de tareas docker en paralelo que realizan automáticamente análisis de regresión. El resultado fue la creación de un curso completo de interpretación de datos en hepatología y gastroenterología — después de unas cuantas lecciones, el sistema organiza la lógica y ofrece perspectivas únicas, logrando un efecto divulgativo realmente bueno.

Detrás de esto está el poder de la automatización de IA para procesar grandes volúmenes de datos. Desde el csv original hasta la salida de conocimientos estructurados, todo sin intervención humana, demostrando el potencial de la arquitectura multi-agente en análisis complejos. Para escenarios que requieren iteraciones frecuentes, esta estrategia es digna de referencia.

Por cierto, después de revisar estos informes de análisis, una conclusión importante: en los chequeos de personas mayores de 50 años, realmente debería prestarse especial atención al índice de bilirrubina, ya que es una señal clave de salud hepato-biliar.